Innovative training strengthens recreation capacity across Canada’s North
Notice bibliographique
Résumé
Communities across Canada’s North are small and isolated. Geography, climate, small populations, high transportation costs, and a shortage of qualified staff are barriers to delivering recreation (Sparks, 2011). Yet, meaningful and culturally-relevant recreation programs and services are essential to physical and mental health and social well-being. Recreation delivery across the North is hampered by a shortage of skilled staff. Qualified staff are hard to recruit while local residents cannot access industry certification, on-the-job training, nor the post-secondary education needed to establish careers in recreation. The Recreation North Training Program was developed to address these challenges. Evaluation (Frank, 2018; Riessner, 2020) has found the Recreation North Training Program to be a valuable alternative for Northerners. Core competencies for working in the recreation field are developed through interconnected, micro-learning events. Training is delivered through weekly conference calls, online content and discussions, and the application of learning to work settings. Remote delivery and the use of tools appropriate to the availability of technology and bandwidth; a strong learner-centred approach; and a focus on local community and culture contribute to a training experience that is inclusive, accessible, and responsive to the diversity of participants from across Canada’s North.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».